Grandet
Cheapest API for any model across official, inference and relay providers; find free credits
MCP-сервер · от hanzohanzhe
Коротко
Grandet: MCP-сервер, издатель hanzohanzhe. Витрин, которые мы читаем и где он опубликован: 1 (Official MCP Registry). Последнее изменение мы зафиксировали 2026-11-04. Данные нашего прохода по витринам на 2026-11-04.
Что просит
- Работает удалённо
Ни одна из витрин, которые мы читаем, не публикует его инструменты или настройки, которые он просит.
Что объявляет, просит и запускает, полностью
Устанавливайте плагины только от разработчиков, которым доверяете. Мы показываем то, что публикуют витрины, и не проверяем плагины.
Работает с
- Claude Code
- Codex
- Cursor
- VS Code
- Copilot CLI
Ссылка в один клик открывает клиент, и он просит подтвердить, прежде чем добавить сервер.
По маркетплейсам, где он опубликован, и объявленному транспорту MCP, как их документирует каждый клиент. Плагины мы не тестируем.
Подключить
Команды и конфигурации собраны только из того, что объявляют витрины. Мы не запускаем их за вас и не проверяем плагины.
Как удалённый MCP-сервер
Собрано из того, что объявляет Official MCP Registry.
claude mcp add --transport http grandet https://grandet.ai/mcp[mcp_servers.grandet]
url = "https://grandet.ai/mcp"{
"mcpServers": {
"grandet": {
"url": "https://grandet.ai/mcp"
}
}
}Где опубликован
| Витрина | Статус | Версия | Числа | Проверен | Впервые замечен |
|---|---|---|---|---|---|
| Official MCP Registry (Открыть запись реестра) | Опубликован | 0.3.0 | Форки (GitHub): 118 Звёзды (GitHub): 1 090 |
Не помечен |
Каждое число принадлежит своей витрине и никогда не складывается с числами других витрин. Если витрина число не публикует, мы его не показываем: нет числа не значит ноль.
Как менялись числа
- 2026-10-1829
- 2026-10-1937
- 2026-10-2042
- 2026-10-2148
- 2026-10-2354
- 2026-10-2463
- 2026-10-2572
- 2026-10-2681
- 2026-10-2890
- 2026-10-29100
- 2026-10-31111
- 2026-11-01113
- 2026-11-02115
- 2026-11-04118
- 2026-10-18327
- 2026-10-19435
- 2026-10-20510
- 2026-10-21579
- 2026-10-23645
- 2026-10-24695
- 2026-10-25769
- 2026-10-26831
- 2026-10-28912
- 2026-10-29994
- 2026-10-311 тыс.
- 2026-11-011 тыс.
- 2026-11-021,1 тыс.
- 2026-11-041,1 тыс.
Каждая точка: день, когда мы прочитали другое число; ровные участки: дни, когда число не менялось. Числа разных витрин никогда не складываются.
Что менялось
- Стал продуктом, за которым мы следим
- Official MCP Registry: появился
Похожие плагины
Продукты, чьи собственные названия, описания, инструменты и скиллы ближе всего по смыслу к этому, на всех витринах, которые мы читаем. Близость упорядочена только внутри этого списка.
-
Run and compare LLMs, generate images and video, with the real yen cost returned per call.
-
AI model/agent directory with pricing and comparisons, plus GPU VRAM fit and tokens/sec estimates.
-
Find AI models that fit a job from your requirements, sourced benchmarks and real cost.
-
Intelligent LLM routing proxy — 60-90% cost savings by auto-selecting the cheapest model
-
Compare LLM API and cloud compute pricing, estimate workload costs, pick a model within budget.
-
ModelsLab v8 generation APIs: discover models, providers and endpoints, then run them.
-
Find open-weight AI models that fit your hardware, with weight sizes, memory and sources.
-
AI API cost calculator, recommender & MCP server. 29 models across text/image/video/audio.
-
modelcostsaver io.github.sachinuppal/modelcostsaver
Offline MCP: predict LLM call cost and pick the cheapest capable model. No keys, no network.
-
One key, every model: measured scores and live prices, routed per request to the cheapest fit.
Похожие плагины по витринам
Тот же вопрос к каждой витрине по отдельности: есть ли там аналог этого плагина?
Есть на витрине Claude Code: claude-plugins-community (5)
-
Claude model selection advisor — recommends optimal model for each task via shell hook. Zero attack surface.
-
Find the right NVIDIA skill for GPU acceleration, CUDA, AI agents, data loading, training, inference, robotics, Physical AI, Omniverse, simulation, and other NVIDIA-powered…
-
together-ai-skills
A collection of skills that teach coding agents how to use the Together AI platform, including chat completions, image generation, video, audio, embeddings, fine-tuning, batch…
-
Build, train, evaluate, and use open source AI models, datasets, and spaces.
-
Synthetic monitoring for LLM inference endpoints. Probe TTFT, latency, throughput, and errors across OpenAI, Anthropic, Google, Azure, Bedrock, and any OpenAI-compatible server.
Есть на витрине Claude Code: claude-plugins-official (5)
-
Agent Skills for Together AI platform — inference, training, embeddings, audio, video, images, function calling, and infrastructure. Covers serverless chat completions…
-
Find the right NVIDIA skill for GPU acceleration, CUDA, AI agents, data loading, training, inference, robotics, Physical AI, Omniverse, simulation, and other NVIDIA-powered…
-
Build, train, and deploy AI models with deep AWS AI/ML expertise brought directly into your coding assistants, covering the surface area of Amazon SageMaker AI.
-
Build, train, evaluate, and use open source AI models, datasets, and spaces.
-
AMD's verified Agent Skills in one plugin: route image/audio through local AI on Ryzen AI, serve LLMs on AMD Instinct GPUs with vLLM, optimize inference throughput with Hyperloom…
Есть на витрине Claude: knowledge-work-plugins (5)
-
DataRobot skills for AI/ML workflows — model training, deployment, predictions, feature engineering, monitoring, explainability, data preparation, App Framework CI/CD, and…
-
Skills for working with Langfuse, the open-source LLM engineering platform for tracing, prompt management, and evaluation.
-
Figma design platform integration. Access design files, extract component information, read design tokens, and translate designs into code. Bridge the gap between design and…
-
Build multimodal AI applications with Pixeltable -- tables, computed columns, embedding search, UDFs, tool-calling agents, and 25+ AI provider integrations.
-
AI-first project auditor and re-engineer based on the 9 design principles and 7 design patterns from the TechWolf AI-First Bootcamp
Есть на витрине Codex: openai-curated (openai/plugins) (5)
-
Skills for NVIDIAs ecosystem spans GPU acceleration, CUDA, AI agents, inference, robotics, Physical AI, Omniverse, and simulation. This plugin helps you understand the pieces…
-
Build with OpenAI APIs, Agents SDK, and ChatGPT Apps, and create and save OpenAI API keys from Codex.
-
Evaluate Codex skills and plugins from chat with a beginner-friendly start command, local-first reports, token budget explanations, and guided benchmarking.
-
Cloudflare platform plugin with curated skills for Workers, Wrangler, and Agents SDK plus the official Cloudflare API MCP server.
-
CrowdStrike Falcon Foundry development skills for building cybersecurity applications on the Falcon platform. Includes UI development, collections, functions, workflows, API…
Есть на витрине Community GitHub marketplaces (4)
-
Research, discover, compare, and evaluate AI models on OpenRouter — backed by the bundled Model-Scout MCP server for live catalog data with caching. Subsumes the standalone…
-
vllm
Operate, configure, benchmark, and troubleshoot vLLM inference servers: Docker and Kubernetes deployment, quantization-aware model configuration (tensor parallelism, KV cache…
-
Cut LLM API spend via model routing, prompt caching, prompt compression, and per-feature cost observability. Use when AI costs are too high, choosing between models, or launching…
-
Selects the optimal LLM model and provider for each task based on complexity, cost budget, and capability requirements. Routes cheap tasks to Haiku/GPT-4o-mini and complex tasks…
Есть на витрине Copilot CLI: github/awesome-copilot (5)
-
Run a lightweight, role-separated AI development team with flexible tools, developer-selected models, proportionate planning, and optional QA.
-
Multi-model council for Copilot CLI: three subagents on different model families (Anthropic, OpenAI, Google) answer independently, then build on each other or attack the leading…
-
Task Researcher and Task Planner for intermediate to expert users and large codebases - Brought to you by microsoft/edge-ai
-
Visualizes live session AI-credit usage as a Pac-Man board with pellets, ghosts, fruit milestones, and game-over limits.
-
Figma design platform integration. Access design files, extract component information, read design tokens, and translate designs into code. Bridge the gap between design and…
Есть на витрине Copilot CLI: github/copilot-plugins (5)
-
Toolkit for building Microsoft 365 Copilot declarative agents — scaffolding, JSON manifest development, and capability configuration.
-
model-apps
Build and deploy Power Apps generative pages for model-driven apps with specialist agents for planning, entity creation, and parallel code generation. Requires PAC CLI >= 2.7.0…
-
Build Power Apps Canvas Apps using the Canvas Authoring MCP server.
-
mobile-app
Build and deploy Power Apps code apps for mobile using Expo (React Native), with native device functionality and Power Platform connectors
-
Bring Azure DevOps work-item, repository, and pull-request workflows into GitHub Copilot.
Есть на витрине Cursor: cursor/plugins (5)
-
Iterative self-referential AI loops using the Ralph Wiggum technique.
-
Fan large tasks out across parallel cloud agents with planners, workers, verifiers, and structured handoffs.
-
Build apps, scripts, and automations with the TypeScript SDK.
-
Let Grok Bot reach MCP servers on your private Tailscale network: connect your own tailnet, or your team's company tailnets turned on by a team admin, with each member using their…
-
Incremental transcript-driven memory updates for AGENTS.md using high-signal bullet points only.
Есть на витрине Docker MCP Catalog (5)
-
Read and score Opik traces, experiments, datasets and prompts from your AI assistant.
-
Discover and connect to a curated marketplace of MCP servers for extending AI agent capabilities.
-
Seamless interaction with Novita AI platform resources.
-
Bridges multiple AI models and CLIs, enabling orchestrated workflows across Claude Code, Gemini CLI, Codex CLI, and other AI development tools.
-
Provides tools to search and retrieve Google Gemini API documentation.
Есть на витрине Official MCP Registry (5)
-
Run and compare LLMs, generate images and video, with the real yen cost returned per call.
-
AI model/agent directory with pricing and comparisons, plus GPU VRAM fit and tokens/sec estimates.
-
Find AI models that fit a job from your requirements, sourced benchmarks and real cost.
-
Intelligent LLM routing proxy — 60-90% cost savings by auto-selecting the cheapest model
-
Compare LLM API and cloud compute pricing, estimate workload costs, pick a model within budget.
Есть на витрине PyPI (MCP servers) (5)
-
offline-mcp io.github.gabrielmahia/offline-mcp
Local AI over Ollama for low connectivity: status, local inference, model and deployment guides.
-
replicate com.mcparmory/replicate
Run AI models, create deployments, and manage predictions via cloud API
-
mcp-openai io.github.AceDataCloud/mcp-openai
MCP server for OpenAI API (chat completions, image generation, embeddings) via AceDataCloud
-
local-delegate io.github.ZahiriNatZuke/local-delegate
Delegate mechanical text tasks to a local OpenAI-compatible LLM to save Claude quota.
-
Model Context Protocol (MCP) server for Amazon Bedrock image generation (Community Fork)
Есть на витрине npm registry (MCP servers) (5)
-
Tells your agent which model to use and what it costs, across 46 providers and local runtimes.
-
Can this LLM run on my GPU? VRAM, speed ceiling and what fits instead, for any model and GPU.
-
Alibaba Cloud DashScope — Qwen
Alibaba Cloud DashScope MCP: Qwen chat, embeddings, and model discovery on your own account.
-
Run any model on the live WaveSpeed catalog: image, video, audio, 3D.
-
rubber-duck io.github.nesquikm/rubber-duck
Bridge to multiple LLMs and CLI agents: councils, debates, voting, and more
Найдено по смыслу, а не по общему коду или репозиторию: похожие плагины остаются разными продуктами, и это не обзор и не рекомендация.
Хотите такой знак у своего плагина в нашем каталоге?
Докажите, что поддерживаете его, файлом в репозитории, файлом на вашем домене или DNS-записью, и сможете показать этот знак на карточке, а ещё живые баннеры для сайта и README. Как проходит подтверждение
Ещё вы будете получать уведомления, когда витрина добавит плагин, снимет его, изменит отметку verified или список того, что он просит, а его удалённый endpoint встанет на мониторинг как веб-сервис.
Данные витрины Official MCP Registry. Числа взяты из наших регулярных обходов витрин, последняя проверка . Контакты издателей плагинов мы не публикуем.